基于问题性质的分布式低碳并行机调度算法研究
针对分布式低碳并行机调度问题(Distributed low carbon parallel machine scheduling problem,DLCPMSP),由于该问题子问题众多,为此,首先将问题转换为扩展的低碳不相关并行机调度问题以降低子问题的数量;然后提出了一种基于问题性质的非劣排序遗传算法-II(Property-based non-dominated sorting genetic algorithm-II,PNSGA-II)以同时最优化总延迟时间和总能耗,该算法运用针对问题特征的两种启发式算法初始化种群,给出了问题的四种性质及证明,提出了两种基于问题性质的局部搜索方法.运用大量实例进行了算法策略分析和对比实验,结果分析表明,PNSGA-II在求解DLCPMSP方面具有较强优势.
分布式调度、低碳调度、启发式算法、问题性质
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国家自然科学基金61573264
2021-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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